科大讯飞AI“黑洞”： 融资100亿套现40亿分红12.5亿大模型故事继续

科大讯飞AI“黑洞”：

Q1扣非归母净利润大跌331.82%

上市以来融资100亿套现40亿分红12.5亿

大模型故事恐更多亏损！

科大讯飞成了资金黑洞，Q1暴雷了，Q1扣非归母净利润大跌331.82%，其实凌通社一直跟踪这家公司，科大讯飞暴雷并不意外，或者说科大讯飞从来就一直在地雷阵中。

科大讯飞集各种AI概念于一身，但是，科大讯飞从来不会为股东赚钱，上市以来基本就是薄利或者亏损，基本上依靠融资活着，不完全统计显示，科大讯飞上市越来分红12.5亿，而从资本市场融资100亿，另外，大股东等减持套现超过40亿，连葛卫东也借波段赚了几个亿。

从业务上看，虽然科大讯飞一直号称是AI的生态企业，但其业务中AI产生的效益看起来完全不是一个AI企业，干了这么多年，科大讯飞看起来什么都干，但都没产生新的核心产品，主要收入还是中小学的信息化，以前是电子黑板什么的，现在还是这些，还有第一大股东中国移动给的电信类业务以前是彩信什么的。科大讯飞前几年试图做面向消费者的硬件产品，包括翻译机等，当在互联网时代，这些功能大多数都能在一般的智能手机上面实现，所以这个产品不能说失败也完全没有成功。

现在，在大模型的热潮中，科大讯飞当然想弄这概念。但是，科大讯飞的基础是语音信息，大模型需要的人才、硬件、钱，科大讯飞都没有（炒股融资除外）。我们不能说科大讯飞不可能成功，但凌通社刚才问了一下GPT，你们自己看看科大讯飞能否成吧。

要做一个大模型需要以下条件：

巨大数据集：模型的复杂度和规模直接取决于模型训练所需的数据量。所以要想构建一个大模型，必须有能力收集、清洗和标记大量的数据，并且数据要具备代表性。

充足的计算资源：为了训练一个大模型，需要使用适当的硬件设备，如GPU、TPU等。硬件设备的越多和更好，训练的速度越快，建立更大和更复杂的模型就越容易。

强大的网络架构和算法：要建立一个大模型，需要配备相应的神经网络架构和算法。深度学习或强化学习算法能够使神经网络进行更深层次的训练，从而获得更好的性能。

大量的研发团队和专业领域的专家：构建一个大模型需要大量的研究、设计和技术支持。这需要一支优秀的团队，包括开发者、数据科学家、研究人员和领域专家等，能够持续地更新、优化和改进模型。

明确的商业目标和应用场景：最后，建立一个大模型并不是为了模型本身，而是为了延伸至解决商业问题和跨领域应用。因此，模型的开发和实验前需要明确的目标和商业价值意义。

//科大讯飞雷声滚滚Q1亏损

//扣非归母大跌331.82%

//葛卫东赚钱了 还有一半筹码

会融资会套现不会赚钱

//上市以来分红12.5亿

//上市以来融资100亿

//上市以来股东套现超过40亿

//新业务几乎都没爆款

最牛逼的模型

科大讯飞问了 问了一下CHATGPT

发布于：江苏

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